import sys,json
sys.path.insert(0,'/home/hermes'); import knowledge_query as k
k.synth=lambda q,ctx,n: ('SYNTHESIS_TEST','test')
qs={'A':'Was haben wir aus unseren verschiedenen Quellen über den sinnvollen Aufbau eines autonomen Agentensystems gelernt, und welche Architektur ergibt sich daraus?','B':'Welche wiederkehrenden Ursachen führen bei KI-Agentensystemen zu Ausfällen, Fehlverhalten oder unnötig hohen Kosten, und welche Gegenmaßnahmen lassen sich aus unseren vorhandenen Quellen ableiten?','C':'Welche praktischen Empfehlungen ergeben sich aus unseren vorhandenen Quellen dafür, KI-Agenten zuverlässig über längere Zeit autonom arbeiten zu lassen, ohne dass Qualität, Kostenkontrolle oder Nachvollziehbarkeit verloren gehen?','D':'Wie viele Lüftungsgeräte haben wir im Projekt Heinz Eisen verkauft, und aus welchen Unterlagen ergibt sich diese Zahl?','Y':'Wie viele SmartFan pro BT Geräte enthält die finale Auftragsbestätigung für Eisen?','N':'Welche durchschnittliche Lebensdauer hat ein unbekanntes Gerät auf einer nicht dokumentierten Marsstation?'}
out={}
for z,q in qs.items():
 r=k.ask(q); out[z]={'question':q,'confidence':r['confidence'],'warning':r['warning'],'retrieval':r['retrieval'],'sources':r['sources']}
print(json.dumps({z:{'confidence':x['confidence'],'warning':x['warning'],'retrieval':x['retrieval'],'final':[(s['layer'],s['source_identity'],s.get('document_type'),s.get('rank'),round(s.get('fusion_score',0),6)) for s in x['retrieval']['final_context']],'kdata_final':[s for s in x['retrieval']['final_context'] if s['layer']=='kdata_fts5']} for z,x in out.items()},ensure_ascii=False,indent=2))
open('/tmp/retrieval_repair_direct.json','w').write(json.dumps(out,ensure_ascii=False,indent=2,default=str))